Tvorba datasetu a učení modelu neuronových sítí pro identifikaci želv – Jakub Hanuška
Jakub Hanuška
Bachelor's thesis
Tvorba datasetu a učení modelu neuronových sítí pro identifikaci želv
Creating a dataset and training neural network models for turtle identification
Abstract:
Využívání klasifikačních modelů ve velkém množství oborů zažívá obrovský růst. Jedním z největších překážek je získávání dat na tvorbu těchto modelů. Tato ba- kalářská práce se zaměřuje na vývoj a implementaci modelů neuronových sítí pro identifikaci želv na základě syntetických dat. Cílem práce je vytvořit dataset obsahu- jící obrázky želv a následně využít tento dataset pro tvorbu identifikačního …moreAbstract:
This bachelor thesis focuses on the development and implementation of models of neural networks for the identification of turtles based on synthetic data. The aim of the thesis is to create a dataset containing images of tortoises and subsequently utilize this dataset for the creation of an identification model. Within the thesis, a selection of suitable technologies for dataset creation and model …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 6. 2024
Thesis defence
- Date of defence: 18. 6. 2024
- Supervisor: doc. Ing. Oldřich Trenz, Ph.D.
- Reader: Jan Kolomazník, Ph.D.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
HANUŠKA, Jakub. \textit{Tvorba datasetu a~učení modelu neuronových sítí pro identifikaci želv}. Online. Bachelor's thesis. Brno: Mendelova univerzita v Brně, Faculty of Business and Economics. 2024. Available from: https://theses.cz/id/m9385h/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Mendelova univerzita v Brně, Provozně ekonomická fakultaMendel University in Brno
Faculty of Business and EconomicsBachelor programme / specializace:
Open Informatics / Scope for Open Informatics
Theses on a related topic
-
Identifikace zdrojových populací želvy paprsčité (Astrochelys radiata) chovaných v lidské péči
Lucie PAVLÍKOVÁ -
Predicting spectral channels related to mineralogy from CRISM spectral bands using deep learning
Aman SAHANI -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Tomáš Repák -
Optimization techniques of neural networks for mobile platforms during training phase
Adam Grygar -
Simulating drone automation in agriculture using neural networks
Jakub Valent -
Prostate Cancer Prediction with Graph Neural Networks
Štěpán Řihák -
Particle detection in electron microscopy images using neural networks
Roman Ďuriš -
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová